聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的單方程估計(jì)方法(已修改)
2025-05-28 21:16 本頁(yè)面
【正文】 167。 聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)方法 SingleEquation Estimation Methods 一、 聯(lián)立方程模型的兩大類估計(jì)方法 二、聯(lián)立方程模型單方程估計(jì)方法的特點(diǎn) 三、狹義的工具變量法（ IV） 四、間接最小二乘法 (ILS) 五、二階段最小二乘法 (2SLS) 六、簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)模型 單方程估計(jì)方法 實(shí)例演示 一、聯(lián)立方程模型的兩大類估計(jì)方法 ? 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的估計(jì)方法分為兩大類：?jiǎn)畏匠坦烙?jì)方法與系統(tǒng)估計(jì)方法 。 – 所謂 聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)方法 ，是指每次只估計(jì)模型系統(tǒng)中的一個(gè)方程，依次逐個(gè)估計(jì)。 ? 如間接最小二乘法、狹義的工具變量法、二階段最小二乘法、有限信息最大似然法、最小方差比方法等。 – 所謂 聯(lián)立方程模型的系統(tǒng)估計(jì)方法 ，是指同時(shí)對(duì)全部方程進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)得到所有方程的參數(shù)估計(jì)量。 ? 如三階段最小二乘法、完全信息最大似然法等。 二、聯(lián)立方程模型單方程估計(jì)方法的特點(diǎn) ? 聯(lián)立方程模型單方程估計(jì)方法解決了哪些問(wèn)題？ 1. 主要解決聯(lián)立方程模型系統(tǒng)中每一個(gè)方程中的隨機(jī)解釋變量問(wèn)題，同時(shí)盡可能地利用單個(gè)方程中沒(méi)有包含的、而在模型系統(tǒng)中包含的變量樣本觀測(cè)值的信息； 2. 沒(méi)有考慮模型系統(tǒng)方程之間的相關(guān)性對(duì)單個(gè)方程參數(shù)估計(jì)量的影響。 ? 聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)方法不同于單方程模型的估計(jì)方法 。 – 單方程模型只有一個(gè)方程，其估計(jì)只需根據(jù)方程自身的信息，沒(méi)有其它與之相關(guān)的信息； – 而對(duì)于聯(lián)立方程模型，由于內(nèi)生變量之間相互依存，作為被解釋變量的內(nèi)生變量同時(shí)又是其他方程的解釋變量，其單方程估計(jì)方法除根據(jù)所估計(jì)方程自身的信息之外，還需要考慮該方程內(nèi)生變量在其他方程中與之相關(guān)的信息。 三、狹義的工具變量法 （ IV， Instrumental Variables） ⒈ 什么是 狹義的工具變量法 ？ ? 方法思路： ? 對(duì)于 聯(lián)立方程模型 BY+?X=N中的 第 i個(gè)結(jié)構(gòu)方程，有（ gi1）個(gè)內(nèi)生解釋變量， ki個(gè)先決解釋變量。 ? 如果該方程是恰好識(shí)別的，則有（ gi1） =（ k ki）。 ? 于是，可以選擇該方程所不包含的（ k ki）個(gè)先決變量作為其包含的（ gi1）個(gè)內(nèi)生解釋變量的工具變量。 ? 所以， 所謂狹義的工具變量法，是指對(duì)于聯(lián)立方程模型 BY+?X=N中的第 i個(gè)結(jié)構(gòu)方程，為克服隨機(jī)解釋變量問(wèn)題，選擇該方程中沒(méi)有包含的（ kki）個(gè)先決變量作為方程中包含的（ gi1）個(gè)內(nèi)生解釋變量的工具變量。 – 其方法原理與單方程模型的 IV方法相同。 – 狹義的工具變量法只適用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程。 ⒉ 狹義工具變量法參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)特性 ? 一般情況下 ， 工具變量法的參數(shù)估計(jì)量在小樣本下是有偏的 ， 但在大樣本下是漸近無(wú)偏的 。 四、間接最小二乘法 (ILS, Indirect Least Squares) ⒈ 方法思路 ? 聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)方程中包含有內(nèi)生解釋變量 ，不能直接采用 OLS估計(jì)其參數(shù) 。 但是對(duì)于簡(jiǎn)化式方程 ， 可以采用 OLS直接估計(jì)其參數(shù) 。 ? 所謂間接最小二乘法 ， 是指先對(duì)關(guān)于內(nèi)生變量的簡(jiǎn)化式方程采用 OLS法估計(jì)簡(jiǎn)化式參數(shù) ， 得到簡(jiǎn)化式參數(shù)估計(jì)量 ， 然后通過(guò)參數(shù)關(guān)系體系 ， 計(jì)算得到結(jié)構(gòu)式參數(shù)的估計(jì)量 。 ? 間接最小二乘法只適用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)。 因?yàn)橹挥星『米R(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，才能從參數(shù)關(guān)系體系中得到唯一一組結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)量。 ? 對(duì)于簡(jiǎn)化式模型應(yīng)用 OLS法得到的參數(shù)估計(jì)量具有線性、無(wú)偏性和有效性。通過(guò)參數(shù)關(guān)系體系進(jìn)一步計(jì)算得到的結(jié)構(gòu)方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量，在小樣本下是有偏的，在大樣本下是漸近無(wú)偏的。 ? 也就是說(shuō)， 采用間接最小二乘法得到的結(jié)構(gòu)方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量，在小樣本下是有偏的，在大樣本下是漸近無(wú)偏的。 五、二階段最小二乘法 (2SLS, Two Stage Least Squares) ⒈ 二階段最小二乘法 （ 2SLS） 是應(yīng)用最多的單方程估計(jì)方法 ? 狹義的工具變量法 和 間接最小二乘法 一般只適用于聯(lián)立方程模型中恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的估計(jì)。 ? 在實(shí)際的聯(lián)立方程模型中，恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程很少出現(xiàn)，一般情況下結(jié)構(gòu)方程都是過(guò)度識(shí)別的。為什么？ ? 2SLS是一種既適用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，又適用于過(guò)度識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的單方程估計(jì)方法。 ⒉ 二階段最小二乘法的具體步驟 ? 第一階段： 從結(jié)構(gòu)方程導(dǎo)出簡(jiǎn)化式方程，用普通
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